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Enregistrement W3107994939 · doi:10.1093/ejcts/ezaa385

Extracorporeal life support rewarming rate is associated with survival with good neurological outcome in accidental hypothermia

2020· article· en· W3107994939 sur OpenAlexaff
Richard Saczkowski, Nick Kuzak, Brian Grunau, Costas Schulze

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardio-Thoracic Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermal Regulation in Medicine
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaKelowna General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccidental hypothermiaExtracorporealMedicineHypothermiaAnesthesiaLife supportAccidentalIntensive care unitSurvival rateSurgeryInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Favourable outcomes have been demonstrated after extracorporeal life support (ECLS) facilitated rewarming for severe accidental hypothermia. The clinical impact of varying rewarming rates however is unclear. We sought to quantify the change in the probability of good neurological outcome with ECLS rewarming rate and identify the optimal rewarming rate threshold. METHODS: We performed a secondary analysis of the International ACcidental Hypothermia Extracorporeal Life Support Collaborators, an individual patient data data set (n = 658) for ECLS-assisted rewarming for accidental hypothermia. The independent variable of interest was rewarming rate. The primary outcome was survival with good neurological status. We applied an adjusted marginal effects model to quantify the probability of good neurological outcome over clinically observed rewarming rates. We examined strata defined by sex, initial potassium level and history of asphyxiation. RESULTS: Of 658 cases, the median age and initial core temperature were 36 years (22-55) and 24.5°C (22.1-26.2) respectively; 190 (29%) were female, and 547 (83%) had a non-perfusing initial cardiac rhythm. The mean rewarming rate was 7.0°C/h. The median ECLS duration was 5.8 h (range: 0.5-158 h). The overall survival was 46% (n = 303/658), and good neurological outcome was 40% (n = 265/658). The median intensive care unit and hospital length of stay was 5 days (range: 1-35 days) and 18 days (range: 1-106 days), respectively. Marginal effects analysis demonstrated a 1.9% decrease in the probability of survival with good neurological outcome for each 1°C/h increase in rewarming. Across the reported range of rewarming rates (0.05-30.8°C/h), the probability of good neurological outcome declined from 49.6% to 4.1% for an average patient. The relationship was similar within various subgroups. The optimal cut-off threshold for the rate of rewarming to distinguish between a good and poor neurological outcome was ≤5.0°C/h. CONCLUSIONS: Among cases with severe accidental hypothermia treated with ECLS, slower rewarming rates are associated with improved survival with good neurological outcomes. Slow rewarming, at rates ≤5.0°C/h, may improve clinical outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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